Mejores prácticas de diseño de taxonomía

Elementos clave de la taxonomía

• Número de etiquetas: los conjuntos de datos típicos tienen entre 50 y 100 etiquetas, pero este número puede variar en función de los objetivos de un conjunto de datos. Un caso de uso efectivo puede tener mucho menos de 50 etiquetas. El sistema impone un límite de 200 etiquetas para un conjunto de datos porque más allá de este punto, la taxonomía se vuelve muy difícil de gestionar y entrenar, y conduce a una reducción del rendimiento.
• Nombres de etiqueta: los nombres de etiqueta deben ser concisos y descriptivos porque la característica de anotación generativa los utiliza como entrada de entrenamiento para acelerar y mejorar el proceso de entrenamiento. Siempre puedes editarlos, pero para garantizar que se muestren de forma efectiva en la interfaz de usuario de la plataforma, se establece un límite de caracteres de 64 caracteres para cualquier etiqueta determinada, incluidos sus niveles de jerarquía.
• Descripciones de etiquetas: añade descripciones en lenguaje natural a tus etiquetas, ya que la característica de anotación generativa las utiliza como entrada de entrenamiento para el entrenamiento automático. Las descripciones también ayudan a garantizar la coherencia de las anotaciones entre los entrenadores de modelos y proporcionan un contexto útil a otras personas que ven el conjunto de datos con fines analíticos.

Estructurar su taxonomía

Recomendamos seguir estas mejores prácticas para estructurar tu taxonomía correctamente y garantizar un alto rendimiento del modelo:

• Alineación con objetivos: asegúrate de que cada etiqueta tenga un propósito empresarial específico y esté alineada con tus objetivos definidos . Si tu conjunto de datos está destinado a la automatización, muchas etiquetas deben coincidir con las solicitudes específicas necesarias para el procesamiento posterior. Si tu conjunto de datos está destinado a análisis (o ambos), incluye etiquetas adicionales que cubran conceptos como tipos de problemas, causas raíz y problemas de calidad de servicio, como mensajes de seguimiento, escaladas y disputas.
• Ser distintos: cada etiqueta debe ser específica y no solaparse con otras etiquetas.
• Sea específico: evite los conceptos amplios, vagos o confusos, ya que es más probable que tengan un rendimiento deficiente y proporcionen menos valor empresarial. Divida las etiquetas amplias en varias etiquetas distintas si es posible. Comience con etiquetas específicas, como más niveles de jerarquía, y combínelas más tarde si es necesario, en lugar de desglosar manualmente las etiquetas generales.
• Ser identificable: asegúrate de que cada etiqueta sea claramente identificable a partir del texto de los mensajes a los que se aplica.
• Utiliza etiquetas principales: si esperas tener muchos conceptos similares relacionados con un tema más amplio, utiliza una etiqueta principal.
• **Usar etiquetas secundarias:** asegúrate de que cada etiqueta anidada bajo otra etiqueta sea un subconjunto de esa etiqueta.
• Limita los niveles de jerarquía: intenta no añadir más de cuatro niveles de jerarquía, ya que el modelo se vuelve cada vez más complejo de entrenar.
• Incluir etiquetas no informativas: crea algunas etiquetas que no añaden valor, como los correos electrónicos de agradecimiento, para que puedas decirle a la plataforma qué es o no importante analizar.